Offline signature verification by combining graph edit distance and triplet networks
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Autor:innen
Maergner, Paul
Pondenkandath, Vinaychandran
Alberti, Michele
Liwicki, Marcus
Ingold, Rolf
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2018
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Structural, syntactic, and statistical pattern recognition. Joint IAPR International Workshop, S+SSPR 2018, Beijing, China, August 17-19, 2018. Proceedings
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Lecture notes in computer science
Reihennummer
11004
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
470-480
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Cham
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Biometric authentication by means of handwritten signatures is a challenging pattern recognition task, which aims to infer a writer model from only a handful of genuine signatures. In order to make it more difficult for a forger to attack the verification system, a promising strategy is to combine different writer models. In this work, we propose to complement a recent structural approach to offline signature verification based on graph edit distance with a statistical approach based on metric learning with deep neural networks. On the MCYT and GPDS benchmark datasets, we demonstrate that combining the structural and statistical models leads to significant improvements in performance, profiting from their complementary properties.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
S+SSPR 2018. IAPR International Workshops on Statistical Techniques in Pattern Recognition (SPR 2018) and Structural and Syntactic Pattern Recognition (SSPR2018)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
17.08.2018
Enddatum der Konferenz
19.08.2018
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-3-319-97784-3
978-3-319-97785-0
978-3-319-97785-0
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
MAERGNER, Paul, Vinaychandran PONDENKANDATH, Michele ALBERTI, Marcus LIWICKI, Kaspar RIESEN, Rolf INGOLD und Andreas FISCHER, 2018. Offline signature verification by combining graph edit distance and triplet networks. In: Xiao BAI, Edwin R. HANCOCK, Tin Kam HO, Richard C. WILSON, Battista BIGGIO und Antonio ROBLES-KELLY (Hrsg.), Structural, syntactic, and statistical pattern recognition. Joint IAPR International Workshop, S+SSPR 2018, Beijing, China, August 17-19, 2018. Proceedings. Cham: Springer. 2018. S. 470–480. Lecture notes in computer science, 11004. ISBN 978-3-319-97784-3. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42436